May, 2024

ATSumm: 辅助信息增强的基于稀疏训练数据的抽象灾难推文摘要方法

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TL;DR本研究提出了一种利用辅助信息的抽象推文摘要工具，通过使用独特的关键短语注意机制，引入了 Auxiliary Pointer Generator Network（AuxPGN）模型。评估结果表明，ATSumm 相对于现有方法在 ROUGE-N F1-score 指标上实现了 4-80% 的改进。
发现论文，激发创造
  • ADSumm：用于灾难推文摘要的标注真实摘要数据集

    在线社交媒体平台，在灾难事件中提供有价值的信息。本研究介绍了 ADSomm，为八个灾难事件添加了关注度，相关性和多样性，通过改进现有的监督性总结方法的性能提高了 8-28％的 ROUGE-N F1 分数。

    May, 2024

  • AttSum: 神经注意力机制的聚焦和摘要联合学习

    AttSum 是一种新的自动学习分布式表示和应用注意力机制的查询聚焦式文本摘要系统，并在标准基准数据集上取得了较好的性能。

    Apr, 2016

  • IKDSumm: 将关键短语纳入 BERT 用于灾难推文摘要

    本文提出了一种基于域特定知识和关键短语的 tweet 自动摘要框架 IKDSumm，在 12 个灾害数据集上进行了实验，与 8 种现有技术相比，在 ROUGE-N F1 - 分数方面提高了约 2-79％。

    May, 2023

  • 基于 Transformers 的危机相关社交媒体跨语言查询式摘要生成算法

    本文提出了一种跨语言方法来检索和总结社交媒体帖子中与危机相关的信息，该方法基于多语种变形金刚嵌入，可以创建准确，有结构的摘要，与现有的最先进方法相比，被认为更加专注，有结构并且相关性更强。

    Apr, 2022

  • 利用抽象提取技术进行事实核查声明检测

    在社交媒体如此发达的时代，我们提出了一个新的流程，其中部分自动化事实检查的生命周期可以节省人力和高认知任务。我们的方法是利用抽象摘要生成简洁的查询，这些查询可以在基于现有已核查实事的数据集的检索系统中执行。通过使用现有的摘要模型进行微调和开箱既食的摘要模型，我们获得了具有更好的检索表现，检索准确率提高了 3 倍，而基于原文查询的准确率仅为 10％。

    Sep, 2022

  • PORTRAIT：一种混合方法创建灾害事件中的提取式地面真实摘要

    本研究提出了一种半自动化的方法 (PORTRAIT) 以生成地面真实总结，该方法可以降低人力和时间成本，同时确保所创建的地面真实总结的质量，该方法的有效性经过了五次灾难事件的数量和质量比较，并综合评估了各种最新总结方法在 PORTRAIT 生成的地面真实总结上的表现。

    May, 2023

  • KATSum: 知识感知抽象文本摘要

    本文提出了一种基于知识图谱的抽象文本摘要模型（Knowledge-aware Abstractive Text Summarization），其利用源文本中提取的知识图谱三元组来提供具有关系信息的关键词，生成连贯且无误差的摘要，试验表明，该框架可以有效利用知识图谱的信息，显著减少摘要中的事实错误。

    Dec, 2022

  • 基于神经注意力机制的摘要句子生成模型

    本文提出了一种基于数据驱动的、对抽象句子的局部关注模型进行生成式摘要的方法，通过训练大规模数据，该模型相比较于几种强基线模型在 DUC-2004 共享任务中表现了显著的性能提升。

    Sep, 2015

  • 文本摘要中的抽象化改进

    提出使用上下文相关网络和预训练的语言模型来提高抽象文本摘要的生成水平和使用新颖度度量来优化生成的摘要，从而实现比现有方法更高水平的摘要生成。

    Aug, 2018

  • AugSumm：利用大型语言模型生成的合成标签进行通用语音摘要

    通过使用大型语言模型（LLM）作为人工标注者的代理，本研究提出了一种名为 AugSumm 的方法来生成用于训练和评估的增广摘要，通过在 ChatGPT 上生成的合成摘要验证其质量，并在训练和评估中利用这些合成摘要，实验证明在合成摘要上进行预训练并在 GT 摘要上进行微调可以改善 ROUGE-L 指标。

    Jan, 2024